добавлена памятка

labs/project/Памятка.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# Заметка по лабораторной
+
+## Зачем мы всё это делаем?
+
+В скором времени вы выйдете на рынок труда. И придется конкурировать с такими же текущими \ бывшими студентами. 
+
+Задачи в этом проекте приближены к тестовым заданиям при приеме на работу. 
+
+Чем богаче будет ваш опыт - тем легче вам будет пройти интервью.
+
+
+## Почему мы так много внимания уделяем репозиториям и Гитхабу
+* Open-source - это круто.
+* Гитхаб (или любой другой аналогичный хостинг) является отдельным пунктом в резюме. Вас обязательно попросят дать ссылку на свой профиль.
+* Гитхабом вы будете пользоваться постоянно. Нужно привыкать.
+* Коммиты в опенсорс - это способ налаживания нетворкинга (связей). 
+* Некоторые компании берут людей на работу просто просмотрев их Гитхаб. Без технического интервью.
+
+## Почему мы будем придираться к вашим презентациям
+* [Эстетика важна](https://youtu.be/mjj4NGpb0s4) Она действует на *"безсознательное"* и бьет напрямую в сердечко.
+* Нужно уметь продавать и защищать свой продукт. Это важный навык. Особенно в работе Датасаентиста.
+
+## Почему мы будем смотреть на Kanban
+* Это стандарт в индустрии, с которым вы столкнетесь на работе.
+* Это научит вас декомпозировать задачу. 
+* Работа идет легче и быстрее, когда вы закрываете маленькие понятные таски. 
+
+## Советы
+* Обязательно ведите документацию в репозитории.
+	* Пишите документацию на английском. Вы получите бóльший охват в комьюнити. Известность в комьюнити конвертируется в связи и деньги.
+	* Подробно описывайте процесс установки зависимостей. Аккуратно ведите свой *requirements.txt* и поддерживайте его в актуальном состоянии.
+	* Оформляйте свои readme и другие документы в Markdown. В этом формате создан данный файл. Есть много редакторов. Можно делать в каком-нибудь PyCharm "не отходя от кода", а можно какое-то отдельное решение использовать, например Obsidian. 
+
+* Аккуратно ведите историю коммитов. 
+	* Делайте осмысленные комментарии.
+	* Не забывайте добавлять необходимые файлы под Git LFS.
+
+* .ipynb Notebooks vs .py files
+	* Можете использовать и то, и то. Предпочтительно использовать .py
+	* Ноутбуки хороши на первых порах, когда нужно быстро проверить гипотезы.
+	* Но сам проект лучше вести в питоновских файлах. (Подробнее о том, почему не стоит использовать Ноутбуки в продакшене, можете найти в гугле)